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Enregistrement W2330429066 · doi:10.1002/cjce.22503

Performance of Cu/TiO<sub>2</sub>‐SiO<sub>2</sub> catalysts in hydrogenation of furfural to furfuryl alcohol

2016· article· en· W2330429066 sur OpenAlexvenueno aff
Feng Li, Bo Cao, Rui Ma, Jinrong Liang, Hualin Song, Hua Song

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNortheast Petroleum UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFurfuryl alcoholFurfuralCatalysisX-ray photoelectron spectroscopyMaterials scienceDispersityHydrothermal circulationChemical engineeringNuclear chemistryInorganic chemistryChemistryOrganic chemistryPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A series of Cu/TiO2‐SiO2 catalysts were prepared by a sol‐gel hydrothermal method and characterized by BET, SEM, TEM, XRD, XPS, and H2‐TPR. The catalysts were used for selective hydrogenation of furfural to furfuryl alcohol. Results show that based on the Cu/SiO2 catalyst, introducing a part of TiO2 into the carrier while keeping very large specific surface area would promote the reduction of CuO, inhibit the growth of Cu crystal particles, and improve the dispersity of Cu particles in the catalyst. The electronegativity of Cu is enhanced in the double‐loaded Cu/TiO2‐SiO2 catalyst, compared with single‐loaded Cu/SiO2 or Cu/TiO2 catalysts. The Cu/TiO2‐SiO2 catalyst containing 0.40 g/g (40 wt%) TiO2 in the carrier shows high furfural hydrogenation performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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